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AI-Engineering für Nano-Netzwerke

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#41045 / #3

Seit SoSe 2025

English

AI Engineering of Nanonetworks
AI-Engineering für Nano-Netzwerke

6

Dressler, Falko

Benotet

Mündliche Prüfung

English

Zugehörigkeit


Fakultät IV

Institut für Telekommunikationssysteme

34331200 FG Telekommunikationsnetze

Keine Angabe

Kontakt


FT 5

Torres Gómez, Jorge

lehre@ccs-labs.org

https://www.tkn.tu-berlin.de/teaching/molcom/

Lernergebnisse

After completing the course, participants will be able to: - Describe the constituting elements of nanonetworks in molecular communication (MC) channels. - Apply theoretical knowledge to develop nanonetworks functionalities in the physical and link layers using molecules as information carriers. - Examine deep neural network (NN) architectures as innovative solutions for nanonetworks in the MC domain. - Develop deep NN modules to optimize communication links within MC simulators.

Lehrinhalte

This course will develop communication techniques and innovative AI-based technologies for designing networks on the nanoscale. The course will introduce deep neural network (NN) architectures to cope with the challenging environments of molecular (MC) channels. As theoretical components, the course will introduce the topics - Relevant aspects in the physical and link layers of MC-based nanonetworks, such as, channel models, emitters and receivers architectures, synchronization, error correction codes, as well as flow and channel access control mechanisms. - Foundational aspects of deep NNs and main architectures for nanonetworks, such as feedforward NNs, recurrent neural networks (RNNs), bidirectional RNNs, Autoencoders, and Reinforcement Learning. As practical components of this course - Simulators for Nanonetworks operation in MC channels. - Integration of NN modules into nanonetworks operation within the physical and link layers.

Modulbestandteile

Compulsory Part

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

LehrveranstaltungenArtNummerTurnusSpracheSWS ISIS VVZ
Molecular Communications and NanonetworksIVSoSeen4
ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

Molecular Communications and Nanonetworks (IV):

AufwandbeschreibungMultiplikatorStundenGesamt
Attendance15.04.0h60.0h
Pre/post processing15.08.0h120.0h
180.0h(~6 LP)
Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

All courses are held in English language.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

As a prerequisite to having founded knowledge in networking (e.g. modules "Kommunikationsnetze" or "Rechnernetze und Verteilte Systeme"). Although it is not mandatory to take the course, basic knowledge of MatLab is preferable.

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Oral exam

Sprache(n)

English

Dauer/Umfang

30 min

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Sommersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Die maximale Teilnehmerzahl beträgt 25.

Anmeldeformalitäten

Examination Office/QISPOS

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit:  nicht verfügbar

 

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit:  verfügbar
Zusätzliche Informationen:

 

Literatur

Empfohlene Literatur
S. F. Bush, Nanoscale Communication Networks. Artech House, 2010.
S. Skansi, Introduction to Deep Learning: From Logical Calculus to Artificial Intelligence, 1st ed. 2018 edition. Cham: Springer, 2018.
T. Nakano, A. W. Eckford, and T. Haraguchi, Molecular Communication. Cambridge: Cambridge University Press, 2013. doi: 10.1017/CBO9781139149693.

Zugeordnete Studiengänge


Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

Studiengang / StuPOStuPOsVerwendungenErste VerwendungLetzte Verwendung
Computer Engineering (M. Sc.)18SoSe 2025WiSe 2025/26
Computer Science (Informatik) (M. Sc.)14SoSe 2025WiSe 2025/26
Elektrotechnik (M. Sc.)16SoSe 2025WiSe 2025/26
Information Systems Management (Wirtschaftsinformatik) (M. Sc.)12SoSe 2025WiSe 2025/26

Sonstiges

Keine Angabe